本文研究了多编码器模型在不同上下文下对代词翻译的影响，并通过评估结果发现模型在 ContraPro 测试集上表现良好。分析显示上下文编码器提供足够的信息以学习话语层次的信息，同时将所选上下文和随机上下文进行混合通常比其他设置更好。

该研究提出了一种用于脑肿瘤分割的多编码器模型和新的分类Dice损失函数，提高了模型性能。在验证集上，该方法在完整肿瘤、肿瘤核和增强肿瘤方面的Dice分数分别为0.70249、0.88267和0.73864。

该研究提出了一种用于脑肿瘤分割的多编码器模型和新的分类Dice损失函数，能够提高模型性能。在验证集上，该方法在完整肿瘤、肿瘤核和增强肿瘤方面的Dice分数分别为0.70249、0.88267和0.73864。

本文研究了多编码器模型在不同上下文下对代词翻译的影响，并通过评估结果发现即使上下文是随机的，模型在 ContraPro 测试集上表现良好。分析显示上下文编码器提供足够的信息以学习话语层次的信息，同时将所选上下文和随机上下文进行混合通常比其他设置更好。